預警機的多目標跟蹤需求是關于大批次、非合作、強機動的敵方飛機進行早期預警。據(jù)統(tǒng)計,在現(xiàn)代戰(zhàn)場空域敵方可實施所謂飽和攻擊,其目標數(shù)目平均可達10³的數(shù)量級,這對預警機機載數(shù)據(jù)系統(tǒng)的短時處理能力提出了嚴峻挑戰(zhàn),需要尋找更為合理高效的數(shù)據(jù)處理算法。傳統(tǒng)多目標跟蹤算法是依靠數(shù)據(jù)關聯(lián)技術來處理多目標問題,但是數(shù)據(jù)關聯(lián)的計算量呈指數(shù)型增長,同時進行大量的數(shù)據(jù)關聯(lián)運算導致算法無法獲得準確的目標狀態(tài)估計。而且數(shù)據(jù)關聯(lián)和狀態(tài)估計兩者誤差會相互作用、彼此惡化。關聯(lián)步驟龐大的計算量一直是現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理算法無法克服的困擾之一,造成算法的性能瓶頸。針對以上情況,本文研究隨機有限集理論來解決數(shù)據(jù)關聯(lián)存在的缺點,隨機有限集算法（RFS）在理論層面去除了傳統(tǒng)算法數(shù)據(jù)關聯(lián)步驟計算量大的缺點,讓多目標跟蹤問題有了革命性的進展。隨機有限集理論具有以下優(yōu)點,目標數(shù)量非常大且總個數(shù)實時變化時,在復雜背景下較多雜波干擾時,隨機集算法仍夠能穩(wěn)定持續(xù)的跟蹤目標。隨機集算法跟蹤過程中的航跡起始、合并和篩除過程全部自動進行,更容易于工程實現(xiàn)。本文結合隨機有限集工程化應用推廣,做了以下幾個方面的工作:第一,結合交互多模... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

編隊飛行中的E-2D“先進鷹眼”預警機在21世紀初，通過我國各大研究院所和業(yè)內(nèi)頂級高校技術專家的不懈努力，誕

目前 3 個型號都已入役裝備部隊，并且還研制了某一出口到巴基斯坦預警機。圖1.4 我國的空警-2000 預警機針對現(xiàn)代國際空中武器裝備發(fā)展趨勢，我國預警機的多機動目標跟蹤需要在以下方面進行突破，首先是對隱身目標的穩(wěn)定跟蹤[32]，隱身化已成為現(xiàn)役和在研先進航空

同目標跟蹤系統(tǒng)之中，提升預警機數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能。早期型號空警-2000 采用傳統(tǒng)的多目標跟蹤算法，對多傳感器協(xié)同跟蹤多機動目標的效果還不是很理想。圖1.5 我國的空警-500 預警機未來的作戰(zhàn)環(huán)境具有復雜電磁干擾，復雜多樣背景環(huán)境以及多樣的應用環(huán)境（如空天、海洋、高原等）的特點，多機動目標跟蹤對預警機數(shù)據(jù)處理能力提出了新的嚴峻挑戰(zhàn)，而我國空警系列預警機的戰(zhàn)場實時數(shù)據(jù)處理與情報綜合能力明顯不足。另外，在高機動、多批次、復雜電磁干擾情況下，空警系列預警機的航跡質量不高，“丟批”時有發(fā)生。為了持續(xù)穩(wěn)定跟蹤敵方大批量來襲的機動目標，一方面要在在目標信號獲取和處理方面提升性能，因此，新一代預警機除裝備雷達傳感器外，還新增 ESM、紅外、激光等新型傳感器獲取目標特征信息。另一方面在后端的目標數(shù)據(jù)信息處理部分，急需要合適的數(shù)據(jù)融合處理算法進行配套。這些新加入的傳感器提供了大量的目標數(shù)據(jù)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]未知雜波條件下樣本集校正的勢估計概率假設密度濾波算法[J]. 楊丹,姬紅兵,張永權.  電子與信息學報. 2018(04)
[2]基于箱粒子PHD濾波的多目標視頻跟蹤方法[J]. 程慧,宋驪平,李翠蕓.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2018(02)
[3]基于改進的交互式多模型粒子濾波算法[J]. 劉悄然,楊訓.  西北工業(yè)大學學報. 2018(01)
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[5]RGPO干擾下基于改進的IMM-PDAF的機動目標跟蹤技術[J]. 包守亮,程水英,許登榮.  現(xiàn)代雷達. 2018(02)
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博士論文
[1]隨機有限集多目標跟蹤技術研究[D]. 李云湘.國防科學技術大學 2016
[2]基于隨機有限集的雷達多目標跟蹤算法研究[D]. 胡子軍.西安電子科技大學 2015
[3]基于隨機有限集的多目標跟蹤方法研究[D]. 陳里銘.大連理工大學 2013
[4]概率假設密度濾波算法及其在多目標跟蹤中的應用[D]. 張鶴冰.哈爾濱工程大學 2012
[5]基于隨機集理論的多目標跟蹤技術研究[D]. 孟凡彬.哈爾濱工程大學 2010

碩士論文
[1]基于交互式多模型快速數(shù)據(jù)關聯(lián)的多機動目標跟蹤算法研究[D]. 裴忠釬.太原理工大學 2017
[2]復雜環(huán)境下運動目標檢測和跟蹤技術研究[D]. 劉鐘遠.電子科技大學 2016
[3]高虛警下機載雷達多機動目標跟蹤技術研究[D]. 余沙.電子科技大學 2015
[4]復雜環(huán)境下強機動目標跟蹤算法研究[D]. 劉成成.上海交通大學 2015
[5]多目標粒子濾波算法研究[D]. 伍俊橙.電子科技大學 2014
[6]基于隨機有限集理論的檢測前跟蹤方法研究[D]. 曹瀟男.西安電子科技大學 2014



本文編號：2904646